CN113255943A - 设备保养提醒及维修方案智能管理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明属于工业设备保养周期提醒及故障维修智能管理技术领域，具体涉及一种设备保养提醒及维修方案智能管理系统，包括保养提醒模块和故障维修方案智能推荐模块，智能保养提醒模块包括保养周期计算方法和保养日期提醒方法；本发明采用科学合理的保养周期计算方法和保养日期提醒方法，代替了传统人工凭经验不定期保养，保养周期不合理的问题；加入故障维修方案智能推荐模块，故障维修方案的推荐/录入方法，解决了因操作人员经验不足，在设备出现故障时不能及时维修止损的问题。另外故障维修方案智能推荐模块具备录入功能，具有能够及时存储录入维修工程师最新发现的解决故障的最优方案，为下次遇到类似情况提供维修推荐的优点。

Description

设备保养提醒及维修方案智能管理系统
技术领域
本发明属于工业设备保养周期提醒及故障维修智能管理技术领域，具体涉及一种设备保养提醒及维修方案智能管理系统。
背景技术
若工业设备做合理科学的日常维护保养维修，可以提高其使用寿命，能够有效减轻更换设备为企业带来的经济压力，另外科学合理的保养，还可以减少设备故障的发生。目前设备不具备智能提醒工作人员为设备做日常保养的功能，通常都是由工作人员根据经验进行不定期保养，每次保养都要停工停产，若保养周期不合理，保养周期间隔短会影响生产效率，保养周期间隔时间长，则仍会影响设备的使用寿命。另外，目前在设备出现故障时，通常都是运回厂家处理或请经验丰富的维修工程师处理，缺乏经验的维修工程师在遇到设备故障时，则不能及时维修止损。因此设计一套具备智能提醒操作人员科学合理的对手设备进行保养、能够根据操作人员录入的故障参数自行推荐合适的维修方案的系统具有重要意义。
发明内容
本发明的目的在于提供了一种设备保养提醒及维修方案智能管理系统，本发明采用科学合理的保养周期计算方法和保养日期提醒方法，代替了传统人工凭经验不定期保养，保养周期不合理的问题；加入故障维修方案智能推荐模块，故障维修方案的推荐/录入方法，解决了因操作人员经验不足，在设备出现故障时不能及时维修止损的问题。另外故障维修方案智能推荐模块具备录入功能，能够及时存储录入维修工程师最新发现的解决故障的最优方案，为下次遇到类似情况提供维修推荐。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：设备保养提醒及维修方案智能管理系统，包括保养提醒模块和故障维修方案智能推荐模块，所述智能保养提醒模块包括保养周期计算方法和保养日期提醒方法；
保养周期计算方法为：T[n] = T[n-1] + F *A；
其中，其中T[0] = T，T为设备出厂设定的保养周期，第一次计算保养周期为T[1]，第二次计算保养周期为T[2]，第n次计算保养周期为T[n]；
A：设备保养调整因子，设备保养调整因子以天为单位；
F：为两个计算周期MTBF的变化量的符号值，
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，
即，F为1或-1；
设备保养日期提醒计算方法为：当此设备上线时，此设备的下次保养日期为：
D = D（当天） + Tc；Tc为当前最新保养周期天数；
若设备他保养提醒提前天数为 d，则D（提醒）= D-d，计算任务发生在当地时间的凌晨。
进一步的，所述故障维修方案智能推荐/录入模块包括以下故障维修方案的推荐/录入方法：S1，建立故障维修方案数据库；将设备运行的故障码、报修的故障码、方案采用次数、零部件位置、报修的故障描述、使维修工程师纠正的故障描述、方案最近采用时间与当前时间的差值、环境温度、环境湿度信息单独存储，系统录入的上述数据信息单独或多个同时被匹配到时解决的方案组成故障维修方案数据库；
S2，为步骤S1中的各故障参数设定得分值，
其中，设备运行的故障码，匹配得分为（Ｘ:ErrCode）４；
报修的故障码，匹配得分为(X:ErrCode)３；
方案采用次数，匹配得分为(X:N)２；
零部件的位置，匹配得分为(X:Where)１；
报修的故障描述，匹配得分为(X:Tips)１；
维修工程师纠正的故障描述，匹配得分为(X:Des)１；
方案最近采用时间与当前时间的差值，匹配得分为１；
环境温度，匹配得分为１；
环境湿度，匹配得分为１；
S3智能推荐维修方案，设备出现故障时，维修工程师输入的故障描述与故障维修方案数据库中的存储的故障参数进行搜索匹配，依据步骤S2中为相应数据设定得分值，将所有匹配到的信息的得分值相加，按照得分高低进行排序，然后从故障维修方案数据库推荐出指定个数的得分高的维修方案；
S4筛选/录入维修方案，维修工程师查看步骤S3推荐的解决方案，若维修工程师经验不足，则可直接从系统推荐的方案中选择维修方案，并按照系统给出的维修方案解决故障；若维修工程师经验丰富，判断系统推荐的方案是否有最佳的解决方案，若有，则直接从系统推荐的方案中选择最佳维修方案；若维修工程师知道与系统推荐的方案不同且优于系统推荐的维修方案，则可选用自己的维修方案，同时将采用的维修方案存储至故障维修方案数据库，为下次遇到类似情况提供维修推荐。
进一步的，所述步骤S3智能推荐维修方案，若有得分相同者，则按照下面优先级顺序进行排序：设备运行的故障码、报修的故障码、方案采用次数、零部件的位置、报修的故障描述、维修工程师纠正的故障描述、方案最近采用时间与当前时间的差值、环境温度、匹配得分为、环境湿度。
与现有技术相比，本发明采用科学合理的保养周期计算方法和保养日期提醒方法，代替了传统人工凭经验不定期保养，保养周期不合理的问题，能够有效延长设备使用寿命；本发明通过加入故障维修方案智能推荐模块，采用故障维修方案的推荐/录入方法，在设备出现故障时，能够根据操作人员输入的故障描述与故障维修方案数据库中的存储的故障参数进行搜索匹配，然后从故障维修方案数据库推荐出指定个数的得分高的维修方案供操作人员选取，解决了因操作人员经验不足，在设备出现故障时不能及时维修止损的问题。另外本发明故障维修方案智能推荐模块具备录入功能，能够及时存储录入操作人员最新发现的解决故障的最优解决方案，为下次遇到类似情况提供维修推荐。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。当数值范围在本文中被描述时，除非另外说明，否则该范围意图包括其端值和在该范围内的所有整数和分数。
本实施例提供以下技术方案：设备保养提醒及维修方案智能管理系统，包括保养提醒模块和故障维修方案智能推荐模块，智能保养提醒模块包括保养周期计算方法和保养日期提醒方法，本发明通过算法的训练使得保养周期最大化。
具体的，首先，我们为每个厂（项目号）的每种类型（计算机号）的设备提供单独的保养周期（不是每个设备），每个厂（项目号）的每种类型（计算机号）的设备记作设备的前提条件P。保养周期单位为天。
P条件下的设备保养周期为 T天， 在注册时填写，不为每个设备单独记录。
P条件下的设备保养调整因子为A天，在注册时填写，不为每个设备单独记录。
P条件下，每个计算周期为N天，即后台进行统计，进行一次调整，一个厂使用统一一个计算周期，在初始化时填写。
后期更改，计算重置，同时以更改时重新开始计算。
P条件下，当前最新保养周期Tc天，每次计算周期会更新。
其中T[0] = T，T为设备注册时填写的保养周期，第一次计算保养周期为T[1]，第二次计算保养周期为T[2]，第n次计算保养周期为T[n]。
保养周期计算方法为：T[n] = T[n-1] + F *A；
A：设备保养调整因子，设备保养调整因子以天为单位；
F：为两个计算周期MTBF的变化量的符号值；
Figure 803494DEST_PATH_IMAGE001
，
即，F为1或-1；
设备保养日期提醒计算方法为：当此设备上线时，此设备的下次保养日期为：
D = D（当天） + Tc；
若设备他保养提醒提前天数为 d，则D（提醒）= D-d，计算任务发生在当地时间的凌晨。
作为本实施例优选的实施方案：故障维修方案智能推荐/录入模块包括以下故障维修方案的推荐/录入方法：S1，建立故障维修方案数据库；将POC中取出的故障码、APP报修的故障码、方案采用次数、零部件位置、APP保修的故障描述、使维修工程师纠正的故障描述、方案最近采用时间与当前时间的差值、环境温度、环境湿度信息单独存储，系统录入的上述数据信息单独或多个同时被匹配到时解决的方案组成故障维修方案数据库；
S2，为步骤S1中的各故障参数设定得分值，
其中，设备运行的故障码，匹配得分为（Ｘ:ErrCode）４；
报修的故障码，匹配得分为(X:ErrCode)３；
方案采用次数，匹配得分为(X:N)２；
零部件的位置，匹配得分为(X:Where)１；
报修的故障描述，匹配得分为(X:Tips)１；
维修工程师纠正的故障描述，匹配得分为(X:Des)１；
方案最近采用时间与当前时间的差值，匹配得分为１；
环境温度，匹配得分为１；
环境湿度，匹配得分为１；
S3智能推荐维修方案，设备出现故障时，维修工程师输入的故障描述与故障维修方案数据库中的存储的故障参数进行搜索匹配，依据步骤S2中为相应数据设定得分值，将所有匹配到的信息的得分值相加，按照得分高低进行排序，然后从故障维修方案数据库推荐出指定个数的得分高的维修方案；若有得分相同者，则按照下面优先级顺序进行排序：设备运行的故障码、报修的故障码、方案采用次数、零部件的位置、报修的故障描述、维修工程师纠正的故障描述、方案最近采用时间与当前时间的差值、环境温度、匹配得分为、环境湿度；
S4筛选/录入维修方案，维修工程师查看步骤S3推荐的解决方案，若维修工程师经验不足，则可直接从系统推荐的方案中选择维修方案，并按照系统给出的维修方案解决故障；若维修工程师经验丰富，判断系统推荐的方案是否有最佳的解决方案，若有，则直接从系统推荐的方案中选择最佳维修方案；若维修工程师知道与系统推荐的方案不同且优于系统推荐的维修方案，则可选用自己的维修方案，同时将采用的维修方案存储至故障维修方案数据库，为下次遇到类似情况提供维修推荐。
需要说明的是，步骤S3智能推荐维修方案中依据步骤S2中为相应数据设定得分值，将所有匹配到的信息的得分值相加，按照得分高低进行排序，具体的，比如某一台大型生产设备出现故障，维修工人在维修时，打开该设备故障内容，匹配到了历史维修方案中的报修故障码、方案次数、零件位置，那么就会将此方案推荐出来并且将三项对应的分数相加，维修人员从推荐的方案中采纳一个认为较佳的技术方案，并将该方案录入方案被选用的次数中；另外，维修人员也可凭经验，采用解决该故障更为简便有效的新方案，同时将采用的新方案存储，将此方案计入算法内，下次同样的故障可以推荐出更优质的方案。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.设备保养提醒及维修方案智能管理系统，其特征在于：包括保养提醒模块和故障维修方案智能推荐模块，所述智能保养提醒模块包括保养周期计算方法和保养日期提醒方法；
保养周期计算方法为：T[n] = T[n-1] + F *A；
其中，其中T[0] = T，T为设备出厂设定的保养周期，第一次计算保养周期为T[1]，第二次计算保养周期为T[2]，第n次计算保养周期为T[n]；
A：设备保养调整因子，设备保养调整因子以天为单位；
F：为两个计算周期MTBF的变化量的符号值，
Figure DEST_PATH_IMAGE002
，
即，F为1或-1；
设备保养日期提醒计算方法为：当此设备上线时，此设备的下次保养日期为：
D = D（当天） + Tc；Tc为当前最新保养周期天数；
若设备他保养提醒提前天数为 d，则D（提醒）= D-d，计算任务发生在当地时间的凌晨。
2.根据权利要求1所述的设备保养提醒及维修方案智能管理系统，其特征在于：所述故障维修方案智能推荐/录入模块包括以下故障维修方案的推荐/录入方法：S1，建立故障维修方案数据库；将设备运行的故障码、报修的故障码、方案采用次数、零部件位置、报修的故障描述、使维修工程师纠正的故障描述、方案最近采用时间与当前时间的差值、环境温度、环境湿度信息单独存储，系统录入的上述数据信息单独或多个同时被匹配到时解决的方案组成故障维修方案数据库；
S2，为步骤S1中的各故障参数设定得分值，
其中，设备运行的故障码，匹配得分为（Ｘ:ErrCode）４；
报修的故障码，匹配得分为(X:ErrCode)３；
方案采用次数，匹配得分为(X:N)２；
零部件的位置，匹配得分为(X:Where)1；
报修的故障描述，匹配得分为(X:Tips)1；
维修工程师纠正的故障描述，匹配得分为(X:Des)1；
方案最近采用时间与当前时间的差值，匹配得分为1；
环境温度，匹配得分为1；
环境湿度，匹配得分为1；
S3智能推荐维修方案，设备出现故障时，维修工程师输入的故障描述与故障维修方案数据库中的存储的故障参数进行搜索匹配，依据步骤S2中为相应数据设定得分值，将所有匹配到的信息的得分值相加，按照得分高低进行排序，然后从故障维修方案数据库推荐出指定个数的得分高的维修方案；
S4筛选/录入维修方案，维修工程师查看步骤S3推荐的解决方案，若维修工程师经验不足，则可直接从系统推荐的方案中选择维修方案，并按照系统给出的维修方案解决故障；若维修工程师经验丰富，判断系统推荐的方案是否有最佳的解决方案，若有，则直接从系统推荐的方案中选择最佳维修方案；若维修工程师知道与系统推荐的方案不同且优于系统推荐的维修方案，则可选用自己的维修方案，同时将采用的维修方案存储至故障维修方案数据库，为下次遇到类似情况提供维修推荐。
3.根据权利要求2所述的设备保养提醒及维修方案智能管理系统，其特征在于：所述步骤S3智能推荐维修方案，若有得分相同者，则按照下面优先级顺序进行排序：设备运行的故障码、报修的故障码、方案采用次数、零部件的位置、报修的故障描述、维修工程师纠正的故障描述、方案最近采用时间与当前时间的差值、环境温度、匹配得分为、环境湿度。
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